Preventing and managing pediatric obesity. Recommendations for family physicians.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To review the evidence on prevention and management of childhood obesity and to offer suggestions for family physicians. QUALITY OF EVIDENCE: Articles were obtained from a PubMed search. Most studies on pediatric obesity provide level II evidence. There are some level I studies on management. MAIN MESSAGE: Pediatric obesity is underdiagnosed and undertreated. Prevention should be initiated as early as pregnancy. Prevention and treatment approaches should include patient and family interventions focusing on nutrition, physical activity, reduced television viewing, and behaviour modification. The effectiveness of such interventions by primary care physicians has not been totally demonstrated, but incorporating them into clinical practice routines is likely to be beneficial. CONCLUSION: Family physicians have a role in promoting preventive measures and identifying and treating obesity-related comorbidity. Pediatric obesity is not an individual child's problem, but a problem that involves the whole family and the community. Recommending a healthy diet and increased physical activity and counseling families on behaviour change is the best approach to preventing and managing childhood obesity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».